La ressource de gestion de données Hadoop open source Apache et les outils associés deviennent de plus en plus influents dans le monde du Big Data. Mais dans la course à l'adoption de solutions informatiques plus récentes et plus modernes, les entreprises se demandent si Hadoop est un outil universel qui devrait être largement appliqué aux processus de Big Data et d'analyse.
En réalité, plusieurs facteurs doivent être pris en compte pour déterminer si un système bénéficiera grandement de la mise en œuvre de Hadoop. La première est de savoir si le Big Data est pertinent pour l’industrie. En d’autres termes, l’entreprise va-t-elle fonctionner sur l’acquisition et l’analyse d’ensembles de données extrêmement volumineux, des ensembles de données plus volumineux que ce qui peut être analysé à l’aide d’une base de données relationnelle traditionnelle ?
De plus, les entreprises peuvent choisir entre Hadoop et d’autres outils propriétaires qui peuvent nécessiter moins de compétences techniques en interne. Certaines autres entreprises technologiques créent des outils Big Data similaires, dotés d'interfaces ou de raccourcis plus intuitifs pour permettre aux utilisateurs moins expérimentés d'en faire davantage avec le Big Data.
Dans le même temps, il existe un consensus selon lequel la plupart des projets Big Data peuvent bénéficier de Hadoop avec une administration suffisante. Des outils tels que la conception d'entrepôt Apache Hive et la syntaxe de programmation Apache Pig pour le Big Data étendent les possibilités d'Hadoop. D'autres avancées, comme Hadapt et MapR, rendent la syntaxe et l'utilisation de Hadoop plus transparentes pour un plus grand nombre d'utilisateurs, ou en d'autres termes, commencent à éliminer le problème de la « technicité ».
En général, l’entreprise doit examiner la quantité de Big Data qu’elle utilise et la provenance de ces données. Les dirigeants et les dirigeants doivent déterminer qui va travailler sur les projets informatiques impliqués, ainsi que leurs compétences et leur expérience. Ils doivent comprendre la différence entre la mise en œuvre de différents outils Big Data. Cela aidera les équipes de direction à comprendre si Hadoop convient à leurs projets.